Çoğu yapay zeka hazırlık değerlendirmesi hevesi ölçer. Yönetim kararlı mı, ekip kullanım senaryolarını araştırdı mı, bütçe var mı diye sorar. Bunların hepsi doğru olabilir ve ilk proje yine de üçüncü ayda başarısız olur; çünkü hiçbiri, bir sistemin üretime ulaşıp orada kalmasını gerçekten belirleyen koşullara dokunmaz.
Hazırlık bir ruh hali veya olgunluk puanı değildir. Ya sağlanan ya sağlanmayan somut koşullar kümesidir. Sağlandığında projenin üretime giden bir yolu vardır. Biri eksikse proje genellikle yine de başlar - ve tam olarak o eksik koşulun kapatacağı noktada takılır.
Bu yazı, bütçe ayırmadan önce kontrol edilmeye değer beş koşulu, her birini dürüstçe nasıl test edeceğinizi ve cevap "hayır" olduğunda ne yapılacağını ortaya koyuyor.
1. Karar Adlandırılmış
İlk koşul bir kullanım senaryosu değildir. Belirli bir kişinin şu anda verdiği ve sistemin iyileştirmesi beklenen bir karardır.
"Yapay zekayla müşteri deneyimini iyileştirmek" bir karar değildir. "Bir temsilcinin cevap vermeden önce doğru garanti maddesini bulmak için harcadığı süreyi azaltmak" karardır. İkincisi kimin hareket ettiğini, bugün ne yaptığını ve neyin değişeceğini adlandırır.
Üç soru sorarak ve kesin cevap isteyerek test edin. Bu kararı şu anda kim veriyor? Hangi bilgiyi kullanıyor? İyi bir sonuç, zaten takip ettikleri rakamlarla nasıl görünür?
Üçüncü sorunun cevabı şu an kimsenin ölçmediği bir metrikse, bu eleyici değildir ama ilk iş haline gelir. Var olmayan bir referans noktasına karşı iyileşme gösteremezsiniz ve referansı olmayan projeler izlenime göre yargılanır.
Bunun önlediği hata, kurumsal yapay zekadaki en yaygın olanıdır: teknik olarak başarılı ama kurulmaya değdiği kanıtlanamayan, bir sonraki bütçe döneminde sessizce fişi çekilen bir sistem.
Cevap hayırsa: her şeyden önce kısa bir kapsam çalışması yapın. Ucuzdur ve mevcut en yüksek getirili iştir.
2. Veri Var Değil, Erişilebilir
Ekipler düzenli olarak verinin var olduğunu teyit eder ve soruyu kapanmış sayar. Var olmak ile erişilebilir olmak farklı durumlardır.
Veri; programatik olarak, sistemin ihtiyaç duyduğu sıklıkta, görevin gerektirdiği alanlarla ve bu amaçla kullanma izniyle alabildiğinizde erişilebilirdir.
Deneyerek test edin. Üretimde kullanacağınız gerçek erişim yolundan gerçek bir örnek çekin - bir meslektaşınızın hazırladığı dışa aktarımdan değil; o, bulmaya çalıştığınız her sorunu gizler. Buna harcanan bir hafta, veri stratejisi üzerine yapılan bir aylık toplantıdan fazlasını ortaya çıkarır.
Bu adımda beliren tipik engellere dikkat edin. Veriyi tutan sistemin API'si yok ve tedarikçi bunun için ücret istiyor. Alanlar var ama yarısı kategori beklenen yerde serbest metin. Kayıtlar 2024'ten itibaren eksiksiz, öncesinde tutarsız. Erişim, sizi önceliklendirmek için bir sebebi olmayan bir ekibin onayını gerektiriyor. Hukuk, bu verinin bu amaçla kullanılıp kullanılamayacağını henüz karara bağlamamış.
Bunların hiçbiri ölümcül değildir. Hepsi takvimi uzatır ve hepsini şimdi keşfetmek, kurulum başladıktan sonra keşfetmekten ucuzdur.
Cevap hayırsa: asıl proje veri işidir. Onu hazırlık gibi görmek yerine açıkça sıraya koyun ve model işinden uzun süreceğini bekleyin.
3. Sonucun Sahibi Var
Bir projenin, kurulum sırasında karar verebilen ve yayına aldıktan sonra sorumlu kalan birine ihtiyacı vardır. Bunlar sıklıkla farklı kişilerdir ve ikincisi sıklıkla adlandırılmamıştır.
Kurulum sırasında sahip, ilerlemeyi durduran soruları çözer: bu sınır vaka kapsamda mı, bu hata oranı kabul edilebilir mi, üçüncü entegrasyon olmadan yayınlıyor muyuz. O kişi olmadan kararlar bir komiteye yükselir ve takvim ikiye katlanır.
Yayına aldıktan sonra sahip, kalitenin bozulduğunu fark eden ve buna müdahale yetkisi olan kişidir. En sık eksik olan koşul budur ve eksikliği, sistem bir çeyrek çalışana ve kimse hâlâ doğru çalışıp çalışmadığını söyleyemeyene kadar görünmez.
Tek bir soruyla test edin: bu sistem altı ay sonra yanlış bir sonuç ürettiğinde bunu kim öğrenir ve ne yapma yetkisi vardır? Cevap "tedarikçi" veya "proje ekibi, ama o proje bitmiş olacak" ise sistemin sahibi yoktur.
Cevap hayırsa: başlamayın. Sahipsiz bir sistem, bir müşteri fark edene kadar bozulur ve bunun itibar maliyeti genellikle otomasyonun değerini aşar.
4. Üretime Giden Bir Yol Var
İyileştirmesi beklenen iş akışına ulaşamayan bir model deneydir. Yolun, modelden önce var olması gerekir.
Bu yolun dört parçası vardır ve her biri bağımsız olarak dağıtımı engelleyebilir. Bağlanacağı sistemin, göndereceğiniz şeyi kabul eden bir arayüzü olmalıdır. Kullanıcıların çıktıyı, kimsenin açmadığı ayrı bir panoda değil, zaten kullandıkları aracın içinde görebilecekleri bir yer olmalıdır. Birinin, sistemin değiştirmesi beklenen süreci değiştirme yetkisi olmalıdır. Ve kurumun bu türden yazılımı dağıtıp güncelleyebilme yolu olmalıdır.
Dördüncüsü, yazılımın çoğunlukla satın alındığı şirketlerde gözden kaçması kolaydır. Dağıtım hattı, ortam ve nöbet düzeni yoksa üretim, sonda gelen teknik bir adım değildir - yaratılması gereken kurumsal bir yetenektir.
Çıktının tam olarak nereye indiğini ve kimin ona göre hareket ettiğini tarif ederek test edin. Dürüst tarif "bir rapor üretip paylaşacağız" ise proje analizdir, üretim sistemi değil - ki bu sorun olmayabilir ama analiz olarak planlanıp bütçelenmelidir.
Cevap hayırsa: ilk projeyi, daha az ilginç bir senaryo olsa bile zaten var olan bir yolun etrafında kurgulayın. Kullanıcıya ulaşan küçük bir sistem, ulaşamayan daha iyisini yener.
5. Hata Biçimi Kabul Edilebilir
Her yapay zeka sistemi bazen yanılacaktır. Hazırlık, o zaman ne olacağını bilmeyi de içerir.
Yanlış bir çıktının maliyetini ve bunun yöne göre değişip değişmediğini sorun. Kaçırılan bir hata ile gereksiz bir ret aynı maliyette değildir. Yanlışlıkla onaylanan bir iade ile yanlışlıkla reddedilen bir iade aynı maliyette değildir. Bu asimetri çalışma eşiğini belirler ve yetkili birinin vermesi gereken bir iş kararıdır - kodu yazan kişinin 0,5'te bıraktığı bir varsayılan değil.
Sonra hatayı neyin yakaladığını sorun. Eylemden önce insan incelemesi, sonrasında denetim örneklemi, aşağı akışta bir kontrol veya hiçbiri. "Hiçbiri" bir cevaptır ve gerçekten düşük riskli çıktılar için kabul edilebilir - ama gözden kaçırma değil, bilinçli bir karar olmalıdır.
Son olarak, sistem erişilemez olduğunda ne olacağını sorun. Önceki manuel süreç dağıtılmışsa geri çekilme seçeneği, işin durmasıdır. Bu gerçek bir operasyonel risktir ve plana girmelidir.
Cevap hayırsa: evet olana kadar kapsamı daraltın. Yalnızca yüksek güvenli vakalarda hareket eden ve kalanını insana yönlendiren bir sistem, tam otomatik sürümün dağıtılamadığı yerde genellikle dağıtılabilir.
Sonucu Okumak
Bu koşullar ortalaması alınacak bir puan değildir. Daha çok bir zincir gibi davranırlar.
Beşi de sağlanıyorsa projenin inandırıcı bir yolu vardır ve kalan risk uygulamadır.
Biri eksikse o boşluk ilk iştir ve kurulumla paralel değil, ondan önce sıraya konmalıdır. Veri erişimi sorusu çözülmemişken kurmak, örnek veride demo veren ama gerçekte çalışamayan bir sistem üretir.
Üç veya daha fazlası eksikse dürüst sonuç şudur: bu henüz bir yapay zeka projesi değildir. İleride bir tanesini mümkün kılacak bir operasyon ve veri projesidir. Bunu kabul edip temele bir çeyrek harcayan ekipler, kurmaya başlayıp aynı boşlukları teker teker keşfeden ekiplerden daha hızlı üretime ulaşır.
Kaçınılması gereken kalıp şudur: hazırlığın yüzde olarak değerlendirilmesi, rakamın yetmiş çıkması ve herkesin bunu geçer not sayması. Adı belli bir sahibi olmadan yüzde yetmiş hazır olmak, çalışan bir sistemin yüzde yetmişi değildir. Sessizce doğru olmayı bırakana kadar başıboş çalışacak bir sistemdir.